(57)【要約】【課題】  サービスを実行するために必要な情報が取得できない場合であっても、その情報がサービス実行に与える影響度に応じて適切にサービスを選択する。【解決手段】  サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいてサービスを選択するサービス選択システムにおいて、サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジック及び取得可能情報に基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度を導出するサービス実行可能性度導出部３００と、導出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定部４００とを設けた。【選択図】  図１
2007094559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムであって、
前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度を導出するサービス実行可能性度導出手段と、
前記サービス実行可能性度導出手段により導出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定手段と、
を備えるサービス選択システム。
【請求項２】
前記サービス選択判定手段は、
実行可能であると判定された複数のサービスを、前記サービス実行可能性度に基づいて順序付けして出力する
ことを特徴とする請求項１に記載のサービス選択システム。
【請求項３】
前記サービス実行可能性度導出手段は、
前記対象となる環境で取得できない情報がサービス動作に与える影響度を算出し、該影響度に基づいて前記サービス実行可能性度を導出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のサービス選択システム。
【請求項４】
前記サービス実行可能性度導出手段は、
全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値を計算する全取得期待効用値計算手段と、
全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値を計算する無取得期待効用値計算手段と、
全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値を計算する部分取得期待効用値計算手段と、
前記全取得期待効用値計算手段により計算された全取得期待効用値と、前記部分取得期待効用値計算手段により計算された部分取得期待効用値と、前記無取得期待効用値計算手段により計算された無取得期待効用値とに基づいて、前記サービス実行可能性度を計算するサービス実行可能性度計算手段と、
を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載のサービス選択システム。
【請求項５】
前記サービス実行可能性度計算手段は、
全取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該全取得期待効用値の正規化値としての全取得期待効用正規化値を計算する全取得期待効用正規化値計算手段と、
部分取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該部分取得期待効用値の正規化値としての部分取得期待効用正規化値を計算する部分取得期待効用正規化値計算手段と、
前記全取得期待効用正規化値計算手段により計算された全取得期待効用正規化値と、前記部分取得期待効用正規化値計算手段により計算された部分取得期待効用正規化値との比率としての部分取得期待効用比率を計算する部分取得期待効用比率計算手段と、
を含み、
前記部分取得期待効用比率計算手段により計算された部分取得期待効用比率を前記サービス実行可能性度とする
ことを特徴とする請求項４に記載のサービス選択システム。
【請求項６】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムであって、
外部システムにより計算された、全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値及び全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値と、前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジックとを、前記外部システムから受信する更新サービスロジック受信手段と、
前記更新サービスロジック受信手段により受信されたサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値を計算する部分取得期待効用値計算手段と、
前記更新サービスロジック受信手段により受信された全取得期待効用値及び無取得期待効用値と、前記部分取得期待効用値計算手段により計算された部分取得期待効用値とに基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度を計算するサービス実行可能性度計算手段と、
前記サービス実行可能性度計算手段により計算されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定手段と、
を備えるサービス選択システム。
【請求項７】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムであって、
外部システムにより計算された、前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度のリストを受信するサービス実行可能性度リスト受信手段と、
前記サービス実行可能性度リスト受信手段により受信されたサービス実行可能性度のリストに対し、対象となる前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、サービス実行可能性度を取り出す実行可能性度探索手段と、
前記実行可能性度探索手段により取り出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定手段と、
を備えるサービス選択システム。
【請求項８】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムにおけるサービス選択方法であって、
前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度が導出されるサービス実行可能性度導出ステップと、
前記サービス実行可能性度導出ステップにて導出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかが判定されるサービス選択判定ステップと、
を有するサービス選択方法。
【請求項９】
前記サービス選択判定ステップでは、
実行可能であると判定された複数のサービスが、前記サービス実行可能性度に基づいて順序付けされて出力される
ことを特徴とする請求項８に記載のサービス選択方法。
【請求項１０】
前記サービス実行可能性度導出ステップでは、
前記対象となる環境で取得できない情報がサービス動作に与える影響度が算出され、該影響度に基づいて前記サービス実行可能性度が導出される
ことを特徴とする請求項８又は９に記載のサービス選択方法。
【請求項１１】
前記サービス実行可能性度導出ステップは、
全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値、全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値、及び、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値が計算される効用値計算ステップと、
計算された全取得期待効用値、部分取得期待効用値、及び無取得期待効用値に基づいて、前記サービス実行可能性度が計算されるサービス実行可能性度計算ステップと、
を含むことを特徴とする請求項８又は９に記載のサービス選択方法。
【請求項１２】
前記サービス実行可能性度計算ステップは、
全取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該全取得期待効用値の正規化値としての全取得期待効用正規化値が計算されるとともに、部分取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該部分取得期待効用値の正規化値としての部分取得期待効用正規化値が計算される正規化値計算ステップと、
計算された全取得期待効用正規化値と部分取得期待効用正規化値との比率としての部分取得期待効用比率が計算される部分取得期待効用比率計算ステップと、
を含み、
計算された部分取得期待効用比率が前記サービス実行可能性度とされる
ことを特徴とする請求項１１に記載のサービス選択方法。
【請求項１３】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムにおけるサービス選択方法であって、
外部システムにより計算された、全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値及び全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値と、前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジックとが、前記外部システムから受信される更新サービスロジック受信ステップと、
前記更新サービスロジック受信ステップにて受信されたサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値が計算される部分取得期待効用値計算ステップと、
前記更新サービスロジック受信ステップにて受信された全取得期待効用値及び無取得期待効用値と、前記部分取得期待効用値計算ステップにて計算された部分取得期待効用値とに基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度が計算されるサービス実行可能性度計算ステップと、
前記サービス実行可能性度計算ステップにて計算されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかが判定されるサービス選択判定ステップと、
を有するサービス選択方法。
【請求項１４】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムにおけるサービス選択方法であって、
外部システムにより計算された、前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度のリストが受信されるサービス実行可能性度リスト受信ステップと、
前記サービス実行可能性度リスト受信ステップにて受信されたサービス実行可能性度のリストに対し、対象となる前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、サービス実行可能性度が取り出される実行可能性度探索ステップと、
前記実行可能性度探索ステップにて取り出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかが判定されるサービス選択判定ステップと、
を有するサービス選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいてサービスを選択するサービス選択システム及びサービス選択方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来よりサービスを選択する技術については、さまざまな検討が行われてきた。例えば、各サービスのサービス内容や利用する際のサービス記述やインタフェースに関する仕様を予め統一することで、それらの情報に基づいて適用可能な（実行可能な）サービスを選択する仕組みを提供する技術がある（例えば、下記の特許文献１参照）。また、統一的な仕様が無い場合においても、オントロジー技術等を利用して仕様記述方法の不一致を柔軟に解決することで柔軟な選択を実現する方式の検討が行われてきた（例えば、下記の特許文献２参照）。ただし、これらの技術は、あくまでもサービス内容やインタフェースの不一致性、記述方法の非統一性等を解決するための技術である。
【特許文献１】特開２００３−８７２６５号公報
【特許文献２】特開２００４−１９９７００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
一方、将来のユビキタスサービスでは、さまざまなセンサで感知された多くの感知情報やその蓄積情報等を利用したサービスが想定される。例えば、サービス提供先であるユーザの位置情報や動作情報、気温や天気、混雑情報、交通情報等の時々刻々と変化する情報や、ユーザのプロファイル情報（性別、出身地、履歴情報等）やプリファレンス情報（好きな色・服・食べ物等）等のさまざまな情報を利用して、意思決定を行うサービスが想定される。具体的には、位置情報、現在の気温、好きな食べ物、来店履歴情報を利用したお店案内サービスや、位置情報と好きな映画情報、時刻情報、映画鑑賞履歴情報を利用した映画館案内サービス等が挙げられる。このようなサービスは、どのような情報を利用して、どのようなサービス動作を実行するか、を規定したサービスに関するルール（以下「サービスロジック」という）をそれぞれ有しており、対象となる環境で取得できる取得可能情報と上記のサービスロジックに基づいてサービスの動作が決定される。
【０００４】
このとき、どのような情報を利用することでサービスが実行できるか否かを考慮する必要があり、対象となる環境にてサービス実行に必要とされる情報を取得可能かどうかが、サービス選択において重要な課題となる。
【０００５】
しかしながら、実行しようとするサービスで利用される全ての情報を取得可能な環境を必ずしも前提とすることができないため、サービスで利用される情報のうち取得不可能な情報が存在することに起因して、利用できるサービス数が極端に減少し、結果として、サービスを利用するユーザの不利益が増加しまうことが懸念される。
【０００６】
そこで、本発明は、サービスを実行するために必要な情報を取得できない場合であっても、当該情報がサービス実行に与える影響度に応じて適切にサービスを選択することができるサービス選択システム及びサービス選択方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明に係るサービス選択システムは、サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムであって、前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度を導出するサービス実行可能性度導出手段と、前記サービス実行可能性度導出手段により導出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るサービス選択方法は、サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムにおけるサービス選択方法であって、前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度が導出されるサービス実行可能性度導出ステップと、前記サービス実行可能性度導出ステップにて導出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかが判定されるサービス選択判定ステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
これらの発明によれば、サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジック及び取得可能情報に基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度が導出され、当該サービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて当該サービスが実行可能かどうかが判定されるため、サービスを実行するために必要な情報を取得できない場合であっても、当該情報がサービス実行に与える影響度に応じて適切にサービスを選択することができる。
【００１０】
なお、サービス選択システムにおけるサービス選択判定手段は、実行可能であると判定された複数のサービスを、前記サービス実行可能性度に基づいて順序付けして出力する構成とすることが望ましい。サービス選択方法におけるサービス選択判定ステップでは、実行可能であると判定された複数のサービスが、前記サービス実行可能性度に基づいて順序付けされて出力されることが望ましい。これにより、順序付けされた出力をユーザに提示することで、ユーザはサービス実行可能性度に応じてサービスを選択することが非常に容易になり、ユーザによるサービス選択の負荷を軽減することができる。
【００１１】
また、サービス選択システムにおけるサービス実行可能性度導出手段は、対象となる環境で取得できない情報（取得不可能情報）がサービス動作に与える影響度を算出し、該影響度に基づいて前記サービス実行可能性度を導出する構成とすることが望ましい。サービス選択方法におけるサービス実行可能性度導出ステップでは、対象となる環境で取得できない情報（取得不可能情報）がサービス動作に与える影響度が算出され、該影響度に基づいて前記サービス実行可能性度が導出されることが望ましい。これにより、取得不可能情報のサービス実行結果に対する影響を計算することができ、取得不可能情報がサービス実行に対してきわめて重要である、又は、それほど重要ではない、といった影響度に基づいてサービス実行可能性度を自動的に導出することができ、適用される環境に応じてサービスを実行可能かどうかを決定することができる。
【００１２】
また、サービス選択システムにおけるサービス実行可能性度導出手段は、全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値を計算する全取得期待効用値計算手段と、全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値を計算する無取得期待効用値計算手段と、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値を計算する部分取得期待効用値計算手段と、前記全取得期待効用値計算手段により計算された全取得期待効用値と、前記部分取得期待効用値計算手段により計算された部分取得期待効用値と、前記無取得期待効用値計算手段により計算された無取得期待効用値とに基づいて、前記サービス実行可能性度を計算するサービス実行可能性度計算手段とを含んだ構成とすることが望ましい。サービス選択方法におけるサービス実行可能性度導出ステップは、全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値、全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値、及び、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値が計算される効用値計算ステップと、計算された全取得期待効用値、部分取得期待効用値、及び無取得期待効用値に基づいて、前記サービス実行可能性度が計算されるサービス実行可能性度計算ステップとを含むことが望ましい。これにより、全取得期待効用値、部分取得期待効用値及び無取得期待効用値に基づいてサービス実行可能性度を計算することができる。
【００１３】
また、サービス選択システムにおけるサービス実行可能性度計算手段は、全取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該全取得期待効用値の正規化値としての全取得期待効用正規化値を計算する全取得期待効用正規化値計算手段と、部分取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該部分取得期待効用値の正規化値としての部分取得期待効用正規化値を計算する部分取得期待効用正規化値計算手段と、前記全取得期待効用正規化値計算手段により計算された全取得期待効用正規化値と、前記部分取得期待効用正規化値計算手段により計算された部分取得期待効用正規化値との比率としての部分取得期待効用比率を計算する部分取得期待効用比率計算手段とを含み、前記部分取得期待効用比率計算手段により計算された部分取得期待効用比率を前記サービス実行可能性度とすることが望ましい。サービス選択方法におけるサービス実行可能性度計算ステップは、全取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該全取得期待効用値の正規化値としての全取得期待効用正規化値が計算されるとともに、部分取得期待効用値と無取得期待効用値とに基づいて、当該部分取得期待効用値の正規化値としての部分取得期待効用正規化値が計算される正規化値計算ステップと、計算された全取得期待効用正規化値と部分取得期待効用正規化値との比率としての部分取得期待効用比率が計算される部分取得期待効用比率計算ステップとを含み、計算された部分取得期待効用比率が前記サービス実行可能性度とされることが望ましい。これにより、全取得期待効用値の正規化値としての全取得期待効用正規化値と、部分取得期待効用値の正規化値としての部分取得期待効用正規化値とを客観的に比較することができ、これらの比率としての部分取得期待効用比率をサービス実行可能性度として求めることができる。
【００１４】
本発明に係るサービス選択システムは、サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムであって、外部システムにより計算された、全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値及び全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値と、前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジックとを、前記外部システムから受信する更新サービスロジック受信手段と、前記更新サービスロジック受信手段により受信されたサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値を計算する部分取得期待効用値計算手段と、前記更新サービスロジック受信手段により受信された全取得期待効用値及び無取得期待効用値と、前記部分取得期待効用値計算手段により計算された部分取得期待効用値とに基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度を計算するサービス実行可能性度計算手段と、前記サービス実行可能性度計算手段により計算されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係るサービス選択方法は、サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムにおけるサービス選択方法であって、外部システムにより計算された、全ての利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す全取得期待効用値及び全ての利用情報が取得不可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す無取得期待効用値と、前記サービスで利用される情報と当該サービスの動作との関係を示すサービスロジックとが、前記外部システムから受信される更新サービスロジック受信ステップと、前記更新サービスロジック受信ステップにて受信されたサービスロジック及び前記取得可能情報に基づいて、全ての利用情報のうち一部の利用情報が取得可能な場合にサービスによりもたらされる効果を示す部分取得期待効用値が計算される部分取得期待効用値計算ステップと、前記更新サービスロジック受信ステップにて受信された全取得期待効用値及び無取得期待効用値と、前記部分取得期待効用値計算ステップにて計算された部分取得期待効用値とに基づいて、当該サービスが実行可能な程度を示すサービス実行可能性度が計算されるサービス実行可能性度計算ステップと、前記サービス実行可能性度計算ステップにて計算されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかが判定されるサービス選択判定ステップとを有することを特徴とする。
【００１６】
これらの発明によれば、サービス選択時に全取得期待効用値と無取得期待効用値を計算するのではなく、外部システムにより全取得期待効用値と無取得期待効用値を事前に計算することができ、サービス選択時の処理負荷を軽減することができる。
【００１７】
本発明に係るサービス選択システムは、サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムであって、外部システムにより計算された、前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度のリストを受信するサービス実行可能性度リスト受信手段と、前記サービス実行可能性度リスト受信手段により受信されたサービス実行可能性度のリストに対し、対象となる前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、サービス実行可能性度を取り出す実行可能性度探索手段と、前記実行可能性度探索手段により取り出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかを判定するサービス選択判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明に係るサービス選択方法は、サービスで利用される情報と、対象となる環境で取得できる取得可能情報とに基づいて前記サービスを選択するサービス選択システムにおけるサービス選択方法であって、外部システムにより計算された、前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度のリストが受信されるサービス実行可能性度リスト受信ステップと、前記サービス実行可能性度リスト受信ステップにて受信されたサービス実行可能性度のリストに対し、対象となる前記サービスで利用される情報と前記取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、サービス実行可能性度が取り出される実行可能性度探索ステップと、前記実行可能性度探索ステップにて取り出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて、当該サービスが実行可能かどうかが判定されるサービス選択判定ステップとを有することを特徴とする。
【００１９】
これらの発明によれば、サービス選択時に、全取得期待効用値、無取得期待効用値、部分待効用値及びサービス実行可能性度を計算することなく、外部システムにより、サービスで利用される情報と取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度のリストを事前に作成することができる。サービス選択時は、上記リストに対し、対象となるサービスで利用される情報と取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、サービス実行可能性度を取り出すことができる。結果として、サービス選択時の処理負荷を軽減することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、サービスを実行するために必要な情報を取得できない場合であっても、当該情報がサービス実行に与える影響度に応じて適切にサービスを選択することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の実施形態に係るサービス選択システム及びサービス選択方法について、図面を参照しながら説明する。なお、実施形態を説明するための全図において同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
【００２２】
［サービス選択システムの構成］
まず、本実施形態に係るサービス選択システムの構成について説明する。図１は、本実施形態に係るサービス選択システム１０の構成図である。図１に示すように、サービス選択システム１０は、選択対象となるサービスロジックを管理するサービスロジック管理部１００と、選択を行う対象の環境で取得できる情報（以下「取得可能情報」という）を管理する取得可能情報管理部２００と、サービスロジック及び取得可能情報に基づきサービス実行可能性度を導出するサービス実行可能性度導出部３００と、サービス実行可能性度に基づいてサービス実行できるものが否かを判定するサービス選択判定部４００とを備えている。なお、これらの各部は、同一の装置内に存在することに限定されるものではなく、複数の装置に分散して存在してもよい。以下、各構成要素について詳細に説明する。
【００２３】
（サービスロジック管理部１００）
サービスロジック管理部１００は、選択する対象となる全サービスについてのサービスロジックを管理する。ここで「サービスロジック」とは、各サービスにおいて、どのような情報を利用して、どのようなサービス動作を実行するか、を規定したサービスの動作ルールを規定するものである。特に、サービスロジックは、ベイジアン意思決定ネットワークにより記述されており、サービスで利用される情報（以下「サービス利用情報」という）と、該サービス利用情報が影響を及ぼす情報群とが記述されている。また、サービスロジックは、サービス利用情報及び該サービス利用情報が影響を及ぼす情報群と、すべての実行動作との組み合わせ各々におけるサービスの効用に関する情報（サービス効用）と、サービス全体の効用を計算するための計算方法の情報とを含んで構成される。サービスロジックに含まれる上記の情報は、サービス実行可能性度導出部３００によりサービス実行可能性度の導出を行うために利用される。
【００２４】
ここで、図２を用いてベイジアン意思決定ネットワークについて説明する。ベイジアン意思決定ネットワークは、一意に識別可能な識別子が付与された情報ノード等の後述する各種のノードと、情報ノード間のリンク情報と、情報ノード間の条件付き確率表ＣＰＴ（Conditional Probability Table）とを含んで構成される。情報ノードは図２に示す楕円ノードに相当し、離散値あるいは連続値を有するが、以降では、離散値を例にとり説明する。また、ベイジアン意思決定ネットワークは、想定される動作を示すアクションノードを含み、図２では長方形ノードで示される。さらに、ベイジアン意思決定ネットワークが記載するサービスにおいて、サービスによりもたらされるサービスの効果を表す効用値を示すノードを効用ノードと呼び、図２では菱形ノードで示される。ここで、効用ノードに直接接続する情報ノードをDCNノード（Directly Connected Node）と呼ぶことにする。DCNノードの各離散状態の確率と、アクションノードで想定される各動作との組み合わせにより決定される効用値は、図２に示す効用表UT（Utility Table）により表現され、あらかじめ定められている。
【００２５】
図２の例では、情報ノードである高湿度（H）、天気予報が雨（W）、雨が降る（R）はそれぞれ、T（True）とF（False）の２値を有し、例えば、高湿度（H）＝“T”で天気予報が雨（W）＝“F”の場合には、0.6の可能性で雨が降る（R）＝“T”となることが分かる。図２の例では、情報ノード（楕円ノード）は３つしかないが、さらに多数の情報ノード間の関係も同様に記述することが可能であり、情報ノードのうち、いくつかの情報ノードに実際に値が入った場合の、それ以外の情報ノードの各離散状態値（ここでは“T”または“F”）の確率（以下「事後確率」と呼ぶ）を推論計算することができる。推論計算にあたっては、例えば、Polytreeアルゴリズムや、JunctionTreeアルゴリズム、LoopyBPアルゴリズムなどが利用できる。
【００２６】
一方、図２の効用表UTは、例えば、天気予報が雨（W）＝“T”の場合に、“傘を持っていく（A）＝”A1”のアクションを起こした場合の効用UはU=10であることを示している。
【００２７】
以上のように、DCNノードの各確率を確率推論アルゴリズムにより計算し、DCNノードの各状態の事後確率と、効用表UTの値を参照することで、サービス全体の効用値を算出することができる。効用値の計算方法については、後に、対応する箇所で詳細に説明する。
【００２８】
（取得可能情報管理部２００）
取得可能情報管理部２００は、今、サービスを適用しようとする対象である環境において取得できる情報（取得情報）を管理する。例えば、位置情報、気温情報、天気予報情報、ユーザの好きな色情報は取得できるが、それ以外の湿度情報、交通情報、ユーザの所持金、家族構成等は取得できない、ことを管理している。但し、取得可能情報のみを管理するのが現実的であるが、取得不可能情報も明示的に管理することも可能である。取得可能情報管理部２００は、ある情報識別子を与えると取得可能かまたは取得不可能かを返答する機能、及び、複数の情報識別子を入力し各識別子に対応する取得可能又は取得不可能情報を返答する機能を備える。これらの情報は、サービス実行可能性度導出部３００でサービス実行可能性度の導出を行うために利用される。
【００２９】
（サービス実行可能性度導出部３００）
サービス実行可能性度導出部３００は、サービスの選択対象となるサービスロジックと、その環境での取得可能情報とから、取得できない情報があった場合にサービスが実行できるかどうかを示す情報であるサービス実行可能性度を各サービスについて導出する。つまり、サービス実行可能性度導出部３００は、対象となる環境で取得できない情報（取得不可能情報）がサービス動作に与える影響度を算出し、該影響度に基づいてサービス実行可能性度を導出する。これは、取得不可能情報がサービス実行に対してきわめて重要である、又は、それほど重要ではない、といった影響度に基づいてサービス実行可能性度を導出するものである。
【００３０】
具体的に本実施形態では、サービス実行可能性度の計算については、全てのサービス利用情報が取得可能な場合に算出されるサービスの効用の最大値（期待効用値）と、全てのサービス利用情報のうち一部のサービス利用情報が取得可能な場合に算出されるサービスの効用の最大値（期待効用値）とを比較することでサービス実行可能性度を導出する。この導出方法の具体例は後述する。導出されたサービス実行可能性度は、サービス選択判定部４００でサービス選択判定の処理に利用される。
【００３１】
サービス実行可能性度導出部３００は、サービスが利用する利用情報のうち、すべての情報が取得できる場合のサービス効用最大値（全取得期待効用値）を算出する全取得期待効用値計算部３２０と、すべての情報が取得できない場合のサービス効用最大値（無取得期待効用値）を算出する無取得期待効用値計算部３４０と、一部の情報が取得できない場合のサービス効用最大値（部分取得期待効用値）を算出する部分取得期待効用値計算部３６０と、全取得期待効用値、無取得期待効用値及び部分取得期待効用値からサービス実行可能度を算出するサービス実行可能性度計算部３８０とを含んで構成される。以下、サービス実行可能性度導出部３００内の各構成部を説明する。
【００３２】
（全取得期待効用値計算部３２０）
全取得期待効用値計算部３２０は、サービスロジック管理部１００からサービスロジックを入力し、サービスが利用する全利用情報が利用できる場合のサービス効用最大値である全取得期待効用値MEUcompを計算する。計算結果MEUcompは、サービス実行可能性度計算部３８０へ出力される。
【００３３】
MEUcompの具体的計算を以下に示す。まず、利用情報群Eallが得られる場合の効用値EUcomp（Ai）を式（１）により計算する。
【数１】
2007094559.tif 000003
【００３４】
式（１）において、KE個から構成される利用情報群Eall={E0,…, EKE}の全て得られる場合に、それらのKE個の取得情報の具体的な離散状態値のm番目（mは０以上Ｍ未満の整数）の組み合わせをEmallとして示す。各取得情報の離散状態がすべてj（jは０以上KJ未満の整数）で表現される場合、M=KJKEで表現され、例えば、図２の例で、高湿度（H）と天気予報が雨（W）を利用する場合KE＝２であり、各状態が2状態（“T”または“F”）の場合、M＝22と計算される。
【００３５】
式（１）は、j番目状態を有する直接影響ノードDINの離散状態値であるDINｊの事後確率値p(DCNj|Eall)と、j番目状態を有する直接影響ノードDCNｊの状態の下でi番目（iは０以上KI未満の整数）の動作Aiを行った場合の効用を示すU(Ai, DCNｊ)とを掛け合わせ、KJ個の和を取ることで、利用情報群Eallが得られる場合の効用値EU（Ai）を計算する。ここでKIは、すべての取りうる動作Aの数を示している。
【００３６】
事後確率値p(DCNj|Emall)は、ベイジアン意思決定ネットワークにおいて、全てのノード情報の値を入力し、事前にサービスロジックに記載される条件付き確率表CPTを用いることで、j番目状態を有するDCNノードの離散状態値の確率を、既存の推論エンジンアルゴリズムを用いて計算する。例えば、Polytreeアルゴリズムや、JunctionTreeアルゴリズム、LoopyBPアルゴリズムなどが利用できる。
【００３７】
一方、U(Ai,DCNｊ)は、事前にサービスロジックに記載される効用表を参照することにより得られる。
【００３８】
次に、すべてのKI種類の状態値について同様にEUを計算し最大値を選択し、m番目の組み合わせをEmallの事前確率を掛け合わせ、M個分の和をとることで、以下の式（２）のようにMEUcompが計算できる。
【数２】
2007094559.tif 000004
【００３９】
（無取得期待効用値計算部３４０）
無取得期待効用値計算部３４０は、サービスロジック管理部１００からサービスロジックを入力し、サービスが利用する全利用情報が利用できない場合のサービス効用最大値である無取得期待効用値MEUnoを計算する。計算結果MEUnoは、サービス実行可能性度計算部３８０へ出力される。
【００４０】
MEUnoの計算は前記MEUcompと同様にして以下の式（３）ように計算する。
【数３】
2007094559.tif 000005
【００４１】
（部分取得期待効用値計算部３６０）
部分取得期待効用値計算部３６０は、サービスロジック管理部１００からサービスロジックを入力し、前記取得可能情報管理部２００から取得可能情報を入力して、サービスが利用する全利用情報のうち、一部の情報が利用できない場合のサービス効用最大値である部分取得期待効用値MEUpartを計算する。計算結果MEUpartであるは、サービス実行可能性度計算部３８０へ出力される。
【００４２】
MEUpartの計算は、MEUcompと同様にして以下の式（４）及び式（５）より計算する。
【数４】
2007094559.tif 000006
【００４３】
ここで、Epartは、利用情報群Eallの内、１個以上の情報が無い場合を示す。取得情報の具体的な離散状態値のl番目（lは０以上L未満の整数）の組み合わせをElallとして示している。
【００４４】
（サービス実行可能性度計算部３８０）
サービス実行可能性度計算部３８０は、全取得期待効用値計算部３２０から全取得期待効用値MEUcompを入力し、無取得期待効用値計算部３４０から無取得期待効用値MEUnoを入力し、部分取得期待効用値計算部３６０から部分取得期待効用値MEUpartを入力して、サービス実行可能性度を計算する。そしてサービス実行可能性度をサービス選択判定部４００へ出力する。
【００４５】
サービス実行可能性度計算部３８０は、全取得期待効用値と無取得期待効用値とから全取得期待効用正規化値を計算する全取得期待効用正規化値計算部３８２と、部分取得期待効用値と無取得期待効用値とから部分取得期待効用正規化値を計算する部分取得期待効用正規化値計算部３８４と、全取得期待効用正規化値と部分取得期待効用正規化値から部分取得期待効用比率を計算する部分取得期待効用比率計算部３８６とを含んで構成される。以下、サービス実行可能性度計算部３８０内の各部を説明する。
【００４６】
（全取得期待効用正規化値計算部３８２）
全取得期待効用正規化値計算部３８２は、全取得期待効用正規化値を計算し、部分取得期待効用比率計算部３８６へ出力する。全取得期待効用正規化値の計算にあたっては、全取得期待効用値を絶対値ではなく、なんらかの正規化値に変換する。そこで、無取得期待効用値を基準として、全取得期待効用値の大きさを計算する。具体的には、以下の式（６）に示すように全取得期待効用値から無取得期待効用値を引くことで全取得期待効用正規化値rcompを計算する。
rcomp＝MEUcomp−MEUno    （６）
【００４７】
（部分取得期待効用正規化値計算部３８４）
部分取得期待効用正規化値計算部３８４は、部分取得期待効用正規化値を計算し、部分取得期待効用比率計算部３８６へ出力する。部分取得期待効用正規化値rpartの計算にあたっては、全取得期待効用正規化値計算部３８２と同様に、以下の式（７）により計算する。
rpart＝MEUpart−MEUno    （７）
【００４８】
（部分取得期待効用比率計算部３８６）
部分取得期待効用比率計算部３８６は、全取得期待効用正規化値計算部３８２から入力した全取得期待効用正規化値と、部分取得期待効用正規化値計算部３８４から入力した部取得期待効用正規化値から、部分取得期待効用比率を計算し、これをサービス実行可能性度としてサービス選択判定部４００へ出力する。部分取得期待効用比率、すなわちサービス実行可能性度ρは以下の式（８）により計算する。
【数５】
2007094559.tif 000007
【００４９】
（サービス選択判定部４００）
最後に、サービス選択判定部４００は、サービス実行可能性度計算部３８０からサービス実行可能性度ρを入力し、サービス実行可能性度ρと予め規定した閾値THとを比較することで、当該サービスが実行可能（即ち、当該サービスが選択対象となる）か否かを判定する。具体的には、ρ＞THならば選択対象とすることができる。サービス選択判定部４００は、判定結果を選択サービスリストに追加し、ユーザへ提示するための表示装置等へ出力する。
【００５０】
このとき、サービス選択判定部４００は、実行可能と判定された複数のサービスを、それぞれのサービス実行可能性度ρの値に応じて順序付けして出力する構成とすることが望ましい。この場合、順序付けされた出力をユーザに提示することで、ユーザはサービス実行可能性度に応じてサービスを選択することが非常に容易になり、ユーザによるサービス選択の負荷を軽減することができる。
【００５１】
［サービス選択システムの動作］
次に、図３のフローチャートを用いてサービス選択システム１０の動作を説明する。かかる動作手順は、本発明に係るサービス選択方法に相当する。なお、図１のサービス実行可能性度導出部３００は、選択されたサービスリストを格納するための図示しない「選択サービスリスト」を記憶しているものとする。
【００５２】
まず、サービス実行可能性度導出部３００は、初期設定処理として、選択サービスリストの中身を０（即ち、構成サービスが無い状態）にリセットする（S101）。次に、サービスロジック管理部１００が、サービス選択対象となる判定対象のサービスがあるか否かを判定し（S102）、サービス実行可能性度導出部３００は当該判定結果をサービスロジック管理部１００から受け取る。ここで、サービス選択対象となる判定対象のサービスが無ければ、図３の動作は終了するが、サービス選択対象となる判定対象のサービスが有れば、サービス実行可能性度導出部３００は、当該サービスに対応するサービスロジックをサービスロジック管理部１００から入力する（S103）。また、サービス実行可能性度導出部３００は、サービスを適用しようとする対象である環境にて取得可能な情報（取得可能情報）を管理している取得可能情報管理部２００から、取得可能情報を入力する（S104）。
【００５３】
そして、サービス実行可能性度導出部３００は、サービスの選択対象となるサービスロジックと当該環境での取得可能情報とから、当該サービスが利用する利用情報のうち取得できない情報（即ち、不足の利用情報）があるか否かを判定する（S105）。不足の利用情報が無い場合は、当該サービスは実行できるものとして、当該サービスを選択サービスリストに含める（S106）。その後、S102へ戻る。
【００５４】
一方、S105にて不足の利用情報があった場合は、サービスが実行できるかどうかの程度を示す当該サービスについてのサービス実行可能性度を、以下のようにして導出する。
【００５５】
S107にて全取得期待効用値計算部３２０は、S103で入力されたサービスロジックを用いて、サービスが利用する全利用情報が利用できる場合のサービス効用最大値である全取得期待効用値MEUcompを以下のように計算し、計算で得られた全取得期待効用値MEUcompをサービス実行可能性度計算部３８０へ出力する。
【００５６】
ここで、図２の例をとって、全取得期待効用値MEUcompの計算例を示す。全取得期待効用値は、高湿度（H）の情報と天気予報が雨（W）の情報の両方が取得できる場合であるとする。この場合、まずEU(Ai)に相当するEU(A1|H,W)とEU(A2|H,W)を以下のように計算する。ただし、EU(A1|H,W)は“傘を持っていく”場合の効用、EU(A2|H,W)は“傘を持っていかない”場合の効用を示す。計算にあたっては、以下のように高湿度（H）の情報と天気予報が雨（W）の情報とがとりうる全ての状態の組み合わせについてEU(A1|H,W)とEU(A2|H,W)を計算する。
【００５７】
H=T、W=Tの場合、p(H=T、W=T)= 0.1 x 0.2となる。
EU(A1|H=T、W=T)＝0.95 x 10 + 0.05 x 6 = 9.8
EU(A2|H=T、W=T)＝0.95 x (-7) + 0.05 x 9 = -6.2
以上より、maxA EUcomp(Ai)は9.8となる。
【００５８】
H=T、W=Fの場合、p(H=T、W=F)= 0.1 x 0.8となる。
EU(A1|H=T、W=F)＝0.6 x 10 + 0.4 x 6 = 8.4
EU(A2|H=T、W=F)＝0.6 x (-7) + 0.4 x 9 = -3.84
以上より、maxA EUcomp(Ai)は8.4となる。
【００５９】
H=F、W=Tの場合、p(H=F、W=T)= 0.9 x 0.2となる。
EU(A1|H=F、W=T)＝0.9 x 10 + 0.1 x 6 = 9.6
EU(A2|H=F、W=T)＝0.9 x (-7) + 0.1 x 9 = -5.4
以上より、maxA EUcomp(Ai)は9.6となる。
【００６０】
H=F、W=Fの場合、p(H=F、W=T)= 0.9 x 0.8となる。
EU(A1|H=F、W=F)＝0.02 x 10 + 0.98 x 6 = 6.08
EU(A2|H=F、W=F)＝0.02 x (-7) + 0.98 x 9 = 8.68
以上より、maxA EUcomp(Ai)は8.68となる。
【００６１】
以上より、式（２）よりMEUcompは以下のように計算できる。
MEUcomp = 9.8 x 0.1 x 0.2 + 8.4 x 0.1 x 0.8 + 9.6 x 0.9 x 0.2 + 8.68 x 0.9 x 0.8 = 8.8456
【００６２】
さて、図３に戻って、次のS108では無取得期待効用値計算部３４０は、S103で入力されたサービスロジックを用いて、サービスが利用する何れの利用情報も利用できない場合のサービス効用最大値である無取得期待効用値MEUnoを計算し、計算で得られた無取得期待効用値MEUnoをサービス実行可能性度計算部３８０へ出力する。
【００６３】
ここで、図２の例をとって、無取得期待効用値MEUnoの計算例を示す。無取得期待効用値は、高湿度（H）の情報と天気予報が雨（W）の情報とが、ともに取得できない場合であるとする。この場合、まずEU(Ai)に相当するEU(A1)とEU(A2)を以下のように計算する。
【００６４】
H、Wとも情報無しの場合、
EU(A1)＝0.2134 x 10 + 0.7866 x 6 = 6.8536
EU(A2)＝0.2134 x (-7) + 0.7866 x 9 = 5.5856
以上より、式（２）よりMEUnoは以下のように計算できる。
MEUno= 6.8536
【００６５】
図３に戻って、次のS109では部分取得期待効用値計算部３６０は、S103で入力されたサービスロジック及びS104で入力された取得可能情報を用いて、サービスが利用する全利用情報のうち一部の情報が利用できない場合のサービス効用最大値である部分取得期待効用値MEUpartを計算し、計算で得られた部分取得期待効用値MEUpartをサービス実行可能性度計算部３８０へ出力する。
【００６６】
ここで、図２の例をとって、部分取得期待効用値MEUpartの計算例を示す。部分取得期待効用値は、高湿度（H）の情報だけを取得できる場合と、天気予報が雨（W）の情報だけを取得できる場合とがある。まず、高湿度（H）の情報だけを取得できる場合についてEU(A1|H)とEU(A2|H)を以下のように計算する。
【００６７】
H=Tの場合、p(H=T)= 0.2となる。
EU(A1|H=T)＝0.635 x 10 + 0.365 x 6 = 8.54
EU(A2|H=T)＝0.635 x (-7) + 0.365 x 9 = 1.16
以上より、maxA EUcomp(Ai)は8.54となる。
【００６８】
H=Fの場合、p(H=T)= 0.8となる。
EU(A1|H=F)＝0.108 x 10 + 0.892 x 6 = 6.432
EU(A2|H=F)＝0.108 x (-7) + 0.892 x 9 = 7.272
以上より、maxA EUcomp(Ai)は7.272となる。
【００６９】
以上より、式（５）よりMEUpartは以下のように計算できる。
MEUpart =8.54 x 0.2 + 7.272 x 0.8 = 7.5256
【００７０】
図３に戻って、次のS110では、サービス実行可能性度計算部３８０は、全取得期待効用値計算部３２０から全取得期待効用値MEUcompを入力し、無取得期待効用値計算部３４０から無取得期待効用値MEUnoを入力し、部分取得期待効用値計算部３６０から部分取得期待効用値MEUpartを入力して、以下のようにサービス実行可能性度ρを計算し、計算で得られたサービス実行可能性度ρをサービス選択判定部４００へ出力する。
【００７１】
ここで、図２の例をとって、サービス実行可能性度の計算例を示す。高湿度（H）だけ取得できる場合のサービス実行可能性度ρは以下のように算出することができる。
【数６】
2007094559.tif 000008
【００７２】
一方、上記と同様の手順で、天気予報が雨（W）の情報だけ取得できる場合のサービス実行可能性度ρは以下のように算出することができる。
【数７】
2007094559.tif 000009
【００７３】
最後に、サービス選択判定部４００は、サービス実行可能性度計算部３８０からサービス実行可能性度ρを入力し、サービス実行可能性度ρが予め規定した閾値THよりも大きいか否かを判定する（S111）。ここで、ρ＞THならば、当該サービスを選択対象とすることができるので、サービス選択判定部４００は、当該サービスを選択サービスリストに含め（S106）、該選択サービスリストを表示装置等へ出力しユーザへ提示する。一方、S111でρ≦THならば、前述したS102へ戻る。
【００７４】
上述した図２の例では、高湿度（H）の情報だけを取得できる場合の方が、天気予報が雨（W）の情報だけを取得できる場合よりも、サービス実行可能性度ρが高いので、高湿度（H）の情報の方が、天気予報が雨（W）の情報よりも、サービス実行という観点においては、より重要な情報といえる。いずれにしても、このようにサービス実行可能性度ρを計算することで、例えば、TH=0.3の場合には、高湿度（H）の情報だけを取得できる環境では、本サービスをサービス選択リストに含めることができるが、天気予報が雨（W）の情報だけを取得できる環境では、本サービスをサービス選択リストに含めることはできない、といった判定が可能となる。
【００７５】
以上のように、本実施形態によれば、サービスを実行するために必要な情報を取得できない場合であっても、当該情報がサービス実行に与える影響度に応じて適切にサービスを選択することができる。
【００７６】
［発明の実施形態の変形例］
以下、上記実施形態に関する２つの変形例を説明する。
【００７７】
（変形例１）
図１のサービス選択システム１０ではサービスロジックのみが入力され、各サービスロジックについての全取得期待効用値及び無取得期待効用値は、サービス選択時にその都度計算していた。しかしながら、全取得期待効用値及び無取得期待効用値は事前に計算可能であるため、外部システム（例えば、サービスロジック提供者であるサービスプロバイダ）が、全取得期待効用値及び無取得期待効用値を計算し、計算で得られた全取得期待効用値及び無取得期待効用値をサービスロジックに付加した情報を更新サービスロジックとして作成し、該更新サービスロジックをサービス選択システムに入力するといった構成態様が考えられる。かかる構成態様を変形例１として、以下説明する。
【００７８】
図４には、変形例１に係るサービス選択システム６００及びサービスプロバイダ５００の構成図を示す。サービスプロバイダ５００は、サービスロジック管理部５２０と、全取得期待効用値計算部５４０と、無取得期待効用値計算部５６０とを備える。このうちサービスロジック管理部５２０は、全取得期待効用値計算部５４０に全取得期待効用値計算依頼を出力し、全取得期待効用値計算部５４０から全取得期待効用値を入力する。同様に、サービスロジック管理部５２０は、無取得期待効用値計算部５６０に無取得期待効用値計算依頼を出力し、無取得期待効用値計算部５６０から無取得期待効用値を入力する。ここで全取得期待効用値計算依頼及び無取得期待効用値計算依頼は、サービスロジックを含む。さらに、サービスロジック管理部５２０は、全取得期待効用値及び無取得期待効用値をサービスロジックに加えた更新サービスロジックを作成し、作成した更新サービスロジックをサービス選択システム６００の更新サービスロジック受信部６１０へ出力する。
【００７９】
全取得期待効用値計算部５４０は、サービスロジック管理部５２０から全取得期待効用値計算依頼を入力すると、前述した図１の全取得期待効用値計算部３２０と同様に全取得期待効用値を計算し、サービスロジック管理部５２０へ返却する。
【００８０】
無取得期待効用値計算部５６０は、サービスロジック管理部５２０から無取得期待効用値計算依頼を入力すると、前述した図１の無取得期待効用値計算部３４０と同様に無取得期待効用値を計算し、サービスロジック管理部５２０へ返却する。
【００８１】
一方、サービス選択システム６００は、選択対象となるサービスロジック、全取得期待効用値及び無取得期待効用値から構成される更新サービスロジックを受信して管理する更新サービスロジック受信部６１０と、選択を行う環境で取得できる情報（取得可能情報）を管理する取得可能情報管理部６２０と、サービスロジックと取得可能情報に基づきサービス実行可能性度を導出するサービス実行可能性度導出部６３０と、サービス実行可能性度に基づいてサービス実行できるか否かを判定するサービス選択判定部６４０とを備える。このうち更新サービスロジック受信部６１０は、サービスロジック管理部５２０から更新サービスロジックを受信し、更新サービスロジックを管理する。
【００８２】
サービス実行可能性度導出部６３０は、更新サービスロジック受信部６１０から入力された更新サービスロジックと、取得可能情報管理部６２０から入力された取得可能情報とに基づいてサービス実行可能性度を計算し、計算で得られたサービス実行可能性度をサービス選択判定部６４０へ出力する機能を有する。このサービス実行可能性度導出部６３０は、部分取得期待効用値を計算する部分取得期待効用値計算部６３２と、サービス実行可能性度を計算するサービス実行可能性度計算部６３４とを含んで構成される。
【００８３】
このうち部分取得期待効用値計算部６３２は、更新サービスロジック受信部６１０から入力された更新サービスロジックに含まれるサービスロジックと、取得可能情報管理部６２０から入力された取得可能情報とに基づいて部分取得期待効用値を計算し、計算で得られた部分取得期待効用値をサービス実行可能性度計算部６３４へ出力する。
【００８４】
サービス実行可能性度計算部６３４は、更新サービスロジック受信部６１０から入力された全取得期待効用値及び無取得期待効用値と、部分取得期待効用値計算部６３２により計算された部分取得期待効用値とからサービス実行可能性度を計算し、計算で得られたサービス実行可能性度をサービス選択判定部６４０へ出力する。
【００８５】
サービス選択判定部６４０は、図１のサービス選択判定部４００と同様に、サービス実行可能性度計算部６３４からサービス実行可能性度を入力し、サービス実行可能性度と予め規定した閾値とを比較することで、当該サービスが実行可能（即ち、当該サービスが選択対象となる）か否かを判定する機能を有する。また、サービス選択判定部６４０は、判定結果を選択サービスリストに追加し、ユーザへ提示するための表示装置等へ出力する。
【００８６】
次に、図４のサービス選択システム６００の動作を図５のフローチャートに示す。図５では、図３のフローチャートと同様の処理には同じ番号を付している。この図５に示すように、S102にて判定対象のサービスありと判定された場合、次のS103Aにて更新サービスロジック受信部６１０はサービスプロバイダ５００から、当該サービスに対応する更新サービスロジックを受信し、サービス実行可能性度導出部６３０は、当該更新サービスロジックを更新サービスロジック受信部６１０から入力する。
【００８７】
また、S103Aでの更新サービスロジックの受信によって、全取得期待効用値及び無取得期待効用値は既に受信済みであるため、図３のS107の全取得期待効用値の計算及びS108の無取得期待効用値の計算は行う必要がない。従って、図５のS105にて不足の利用情報があると判定された場合、S109へ進み、部分取得期待効用値計算部６３２は、S103Aで受信された更新サービスロジック内のサービスロジック及びS104で入力された取得可能情報を用いて、サービスが利用する全利用情報のうち一部の情報が利用できない場合のサービス効用最大値である部分取得期待効用値を計算し、計算で得られた部分取得期待効用値をサービス実行可能性度計算部６３４へ出力する。
【００８８】
以上が、図５の動作と図３の動作との相違点であり、この変形例１によれば、サービス選択時に全取得期待効用値と無取得期待効用値を計算するのではなく、サービスプロバイダ５００により全取得期待効用値と無取得期待効用値を事前に計算することができ、サービス選択システム６００のサービス選択時の処理負荷を軽減することができる。
【００８９】
（変形例２）
さて、図４に示す変形例１のサービス選択システム６００では、各サービスロジックに対する全取得期待効用値及び無取得期待効用値を外部のサービスプロバイダ５００により計算し、得られた全取得期待効用値及び無取得期待効用値をサービスプロバイダ５００から受信し、サービス選択時に部分取得期待効用値を計算していた。しかし、サービスロジックで利用される利用情報の数は有限であるため、サービスロジックで利用される利用情報と取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度は、事前に計算しておくこともできる。
【００９０】
そこで、変形例２として、外部のサービスプロバイダにて、上記全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度を計算しサービス実行可能性度リストとして作成し、サービス選択システムは、該サービス実行可能性度リストを受信し、該サービス実行可能性度リストに対し、対象サービスのサービスロジックで利用される利用情報と取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することでサービス実行可能性度を取り出し、取り出されたサービス実行可能性度と所定の判定基準とに基づいて当該サービスが実行可能かどうかを判定する構成態様を以下に説明する。
【００９１】
図６には、変形例２に係るサービス選択システム８００及びサービスプロバイダ７００の構成図を示す。サービスプロバイダ７００は、サービスロジック管理部７２０と、サービス実行可能性度計算部７３０と、全取得期待効用値計算部７４０と、無取得期待効用値計算部７５０と、部分取得期待効用値計算部７６０とを備える。このうちサービスロジック管理部７２０は、サービス実行可能性度計算部７３０にサービス実行可能性度リストの計算依頼を出力する。
【００９２】
サービス実行可能性度計算部７３０は、全取得期待効用値計算部７４０に全取得期待効用値計算依頼を出力し、全取得期待効用値計算部７４０から全取得期待効用値を入力する。同様に、サービス実行可能性度計算部７３０は、無取得期待効用値計算部７５０に無取得期待効用値計算依頼を出力し、無取得期待効用値計算部７５０から無取得期待効用値を入力する。また、サービス実行可能性度計算部７３０は、各サービスロジックで利用される利用情報と取得可能情報との想定される全ての組み合わせについての部分取得期待効用値計算依頼を部分取得期待効用値計算部７６０に出力し、部分取得期待効用値計算部７６０から部分取得期待効用値を入力する。さらに、サービス実行可能性度計算部７３０は、全取得期待効用値、無取得期待効用値、及び上記想定される全ての組み合わせについての部分取得期待効用値からサービス実行可能性度を計算し、計算結果をサービス実行可能性度リストとして作成し、該サービス実行可能性度リストをサービスロジック管理部７２０へ返却する。つまり、サービス実行可能性度リストは、各サービスロジックで利用される利用情報と取得可能情報との想定される全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度を含んで構成される。サービスロジック管理部７２０は、サービス実行可能性度リストをサービス選択システム８００へ出力する。
【００９３】
一方のサービス選択システム８００は、サービス実行可能性度リスト受信部８１０と、実行可能性度探索部８２０と、取得可能情報管理部８３０と、サービス選択判定部８４０とを備える。このうち取得可能情報管理部８３０及びサービス選択判定部８４０の機能・動作は、図１の取得可能情報管理部２００及びサービス選択判定部４００の機能・動作と同様である。
【００９４】
サービス実行可能性度リスト受信部８１０は、サービスプロバイダ７００からサービス実行可能性度リストを受信・管理し、サービス実行可能性度リストを実行可能性度探索部８２０へ出力する。
【００９５】
実行可能性度探索部８２０は、上記サービス実行可能性度リストに対し、対象となるサービスで利用される情報と取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、対応するサービス実行可能性度を取り出す。取り出されたサービス実行可能性度はサービス選択判定部８４０へ出力され、サービス選択判定部８４０によってサービス選択判定処理が行われる。
【００９６】
次に、図６のサービス選択システム８００の動作を図７のフローチャートに示す。図７では、図３のフローチャートと同様の処理には同じ番号を付している。この図７に示すように、S102にて判定対象のサービスありと判定された場合、次のS103Bにてサービス実行可能性度リスト受信部８１０はサービスプロバイダ５００から、サービス実行可能性度リストを受信し、実行可能性度探索部８２０は、当該サービス実行可能性度リストをサービス実行可能性度リスト受信部８１０から入力する。
【００９７】
また、S103Bでのサービス実行可能性度リストの受信によって、全取得期待効用値、無取得期待効用値、部分取得期待効用値及びサービス実行可能性度をサービス選択システム８００において計算する必要はなくなる。従って、図７のS105にて不足の利用情報があると判定された場合、S110Bへ進み、実行可能性度探索部８２０は、上記サービス実行可能性度リストに対し、対象となるサービスで利用される情報と取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、対応するサービス実行可能性度を取り出し、取り出したサービス実行可能性度をサービス選択判定部８４０へ出力する。
【００９８】
以上が、図７の動作と図３の動作との相違点であり、この変形例２によれば、サービス選択時に、全取得期待効用値、無取得期待効用値、部分待効用値及びサービス実行可能性度を計算することなく、サービスプロバイダ５００から、サービスで利用される情報と取得可能情報との想定可能な全ての組み合わせについてのサービス実行可能性度のリストを受信することができる。サービス選択時は、上記リストに対し、対象となるサービスで利用される情報と取得可能情報との組み合わせをキーにして探索することで、サービス実行可能性度を容易に取り出すことができ、結果として、サービス選択システム８００のサービス選択時の処理負荷を軽減することができる。
【００９９】
（まとめ）
将来の重要なユビキタスサービスの１つとして、複数の情報を収集し、収集された情報の関係から適切な意思決定を行うことで、サービス動作を決定する「状況依存型ユビキタスサービス」が挙げられる。このサービスでは、複数の情報を利用することできめ細やかな意思決定ができる反面、必要な情報が得られない場合にはサービスを利用することができず、結果として利用可能なシーンが限られることとなる。従って、取得可能な情報の種類やその状況に応じてサービスロジックを作成し、該取得可能な情報の種類・状況に応じたサービスを用意する必要があった。しかしながら、これらはサービス制作者、管理者にとっては大きな負担となるため、結果としてこのようなタイプのサービス普及は困難を伴うものであった。
【０１００】
一方、ある１つのサービスにおいては、収集された情報の各々はサービス動作に対して全て均一の影響度を有することはなく、該収集された情報毎にサービス動作への影響度は大きく異なる。従って、ある情報の影響度が低い場合には、仮にその情報が取得できない場合であっても、その情報を無視してサービス実行することができると考えられる。
【０１０１】
以上のような背景の下、当該サービス適用を判断する場合において、取得できない情報がある場合においても、当該情報のサービス影響度を計算することで、サービス影響度が低い情報については、当該情報を考慮に入れずにサービスを実行できると判定し、当該サービスをサービス選択可能な範囲に含めることができる。特に、判定方法としては、サービスで利用される情報のうち全ての情報を利用した場合の動作能力と、一部の情報が利用できない場合の動作能力とを比較し、一部の情報が利用できない場合の動作能力がどの程度低下するかを期待効用値の観点から評価することで、取得できない情報についての影響度を考慮することができる。
【０１０２】
以上のような基本思想に基づく本発明によれば、１つのサービスロジックだけでも、サービスで利用される情報の各々の取得状況に応じて複数のシーンに適用することが可能となり、結果的に利用可能なサービス数が増加し、ユーザの利益の向上を実現することができる。言い換えれば、１つの大きなサービスロジックを作成し複数のシーンでサービス利用することを促進することで、利用可能なサービス数が増加するというユーザ側の利益と、低コストで複数のサービスを作成・提供・管理できるというサービスプロバイダ側の利益の両方を向上させ、サービス全体の活性化に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本実施形態に係るサービス選択システムの構成図である。
【図２】ベイジアンネットワークの構成例を示す図である。
【図３】サービス選択システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】サービス選択システムの第１の変形例に関する構成図である。
【図５】第１の変形例におけるサービス選択システムの動作を示すフローチャートである。
【図６】サービス選択システムの第２の変形例に関する構成図である。
【図７】第２の変形例におけるサービス選択システムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０４】
１０…サービス選択システム、１００…サービスロジック管理部、２００…取得可能情報管理部、３００…サービス実行可能性度導出部、３２０…全取得期待効用値計算部、３４０…無取得期待効用値計算部、３６０…部分取得期待効用値計算部、３８０…サービス実行可能性度計算部、３８２…全取得期待効用正規化値計算部、３８４…部分取得期待効用正規化値計算部、３８６…部分取得期待効用比率計算部、４００…サービス選択判定部、５００…サービスプロバイダ、５２０…サービスロジック管理部、５４０…全取得期待効用値計算部、５６０…無取得期待効用値計算部、６００…サービス選択システム、６１０…更新サービスロジック受信部、６２０…取得可能情報管理部、６３０…サービス実行可能性度導出部、６３２…部分取得期待効用値計算部、６３４…サービス実行可能性度計算部、６４０…サービス選択判定部、７００…サービスプロバイダ、７２０…サービスロジック管理部、７３０…サービス実行可能性度計算部、７４０…全取得期待効用値計算部、７５０…無取得期待効用値計算部、７６０…部分取得期待効用値計算部、８００…サービス選択システム、８１０…サービス実行可能性度リスト受信部、８２０…実行可能性度探索部、８３０…取得可能情報管理部、８４０…サービス選択判定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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